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import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
#MNIST数据输入
#mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32,[None, 784]) #图像输入向量
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))  #权重，初始化值为全零
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))  #偏置，初始化值为全零

#进行模型计算，y是预测，y_ 是实际
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

#计算交叉熵
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
#接下来使用BP算法来进行微调,以0.01的学习速率
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

#上面设置好了模型，添加初始化创建变量的操作
init = tf.initialize_all_variables()
#启动创建的模型，并初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(init)
#开始训练模型，循环训练1000次
for i in range(1000):
    #随机抓取训练数据中的100个批处理数据点
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})

''''' 进行模型评估 '''

#判断预测标签和实际标签是否匹配
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
#计算所学习到的模型在测试数据集上面的正确率
print( sess.run(accuracy, feed_dict={x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels}) )

print("end")
#hello
#what